基于有限自动机的_点点连格_机器博弈系统的建模与分析
基于微分博弈的可重构机器人系统最优人机交互控制
2023-11-04contents •引言•基于微分博弈的机器人控制理论•可重构机器人系统设计•最优人机交互控制策略•实验与分析•结论与展望目录01引言随着机器人技术的不断发展，人机交互已成为研究的热点之一。
为了提高机器人的智能和自主性，需要研究最优人机交互控制方法。
背景介绍通过对可重构机器人系统进行最优人机交互控制，可以提高机器人的适应性和灵活性，为未来的智能机器人发展提供重要的理论和技术支持。
意义研究背景与意义现状目前，已有许多研究机构和企业开展了可重构机器人系统的研究，并取得了一定的成果。
其中，基于微分博弈的方法是一种有效的控制方法。
挑战尽管基于微分博弈的方法已被证明是有效的，但仍然存在一些挑战，如如何处理复杂的动态环境、如何保证人机安全交互等问题。
研究现状与挑战研究内容本研究旨在研究基于微分博弈的可重构机器人系统最优人机交互控制方法，包括机器人的可重构性设计、动态环境建模、人机交互策略设计、实验验证等方面。
方法本研究采用理论建模和实验验证相结合的方法，首先对可重构机器人系统和人机交互进行建模，然后设计基于微分博弈的最优控制策略，最后通过实验验证方法的可行性和有效性。
研究内容与方法02基于微分博弈的机器人控制理论微分博弈基本理论微分博弈的定义01微分博弈是一种动态的决策理论，它研究的是在一组行为者之间进行的，具有连续时间状态和连续可微分的收益函数的动态博弈问题。
微分博弈的特点02微分博弈在处理动态决策问题上具有很大的优势，它能够处理多阶段决策问题，并考虑到时间因素对决策的影响。
微分博弈的解法03微分博弈的解法主要包括最优控制理论和动态规划理论，其中最优控制理论主要解决有限时间内的决策问题，而动态规划理论主要解决无限时间内的决策问题。
机器人控制系统的定义机器人控制系统是一种能够根据环境变化来调整自身状态的控制系统，它能够使机器人实现各种复杂的运动和操作。
机器人控制理论机器人控制系统的组成机器人控制系统主要由传感器、控制器和执行器三部分组成。
《有限状态自动机》课件
的基础。
设计状态转移图
根据需求，设计状态转移图， 确定各个状态之间的转移关系 。
编写代码实现
根据状态转移图，使用编程语 言编写代码实现有限状态自动 机。
测试与调试
对实现的有限状态自动机进行 测试和调试，确保其正确性和
稳定性。
有限状态自动机的应用场景
02
它由一组状态、一组输入符号 和一个转换函数组成，根据输 入符号的刺激，在有限个状态 之间进行转换。
03
有限状态自动机可以用于描述 和分析各种复杂系统的行为， 如计算机硬件、电路、程序等 。
有限状态自动机的分类
确定有限状态自动机（Deterministic Finite State Machine, DFSM）：在确定有限状态自动 机中，对于任何输入符号，都只有一个状态转换 。
01
文本处理
用于识别和提取文本中的特定模式 和信息。
模式匹配
用于在大量数据中快速查找和匹配 特定模式。
03
02
语法分析
在编译器和解释器设计中，用于识 别和解析语法结构。
人工智能
用于构建智能系统和机器人的行为 模型。
04
有限状态自动机在现实生活中的应用案例
01
02
03
交通信号控制
用于控制交通信号灯的自 动切换，保障交通安全和 顺畅。
故障诊断
用于识别和诊断机械设备 或电子设备的故障模式。
语音识别
用于识别和分类语音信号 ，实现语音控制和交互。
05
总结与展望
有限状态自动机的优缺点
高效性
有限状态自动机在处理离散事件或模 式匹配时非常高效。
简洁性
开局库在点格棋计算机博弈系统中的应用
2022年 1月 January 2022Digital Technology &Application 第40卷 第1期Vol.40 No.1数字技术与应用61中图分类号:TP18;TP301.6 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2022)01-0061-03DOI:10.19695/12-1369.2022.01.20开局库在点格棋计算机博弈系统中的应用北京信息科技大学计算机学院 靳淑娴 高铭 王修锴计算机博弈，是人工智能领域的一个重要研究方向。
在点格棋计算机博弈的过程中，由于开局可能着法较多、计算量巨大，在开局阶段往往会花费大量的时间，为了解决这一问题，我们将开局库技术应用到点格棋的计算机博弈中。
利用对局数据库生成方法，在UCT算法的基础上，我们生成了点格棋的开局库，与未采用开局库策略的点格棋博弈程序对弈后，取得了明显的优势。
实验结果表明，应用了开局库策略的点格棋博弈程序具有较强的棋力和较高的计算效率。
开局库是棋类软件的组件之一，其中包括着与开局有关的数据库。
开局库相关技术主要应用在象棋计算机博弈系统中，目前已经建立了基于SQL Server数据库技术的中国象棋开局库[1]，在四国军棋的计算机博弈领域也有着定式库的相关应用[2]。
在点格棋计算机博弈的过程中，由于开局可能着法较多、计算量巨大，在开局阶段往往会花费大量的时间，开局库策略有助于改善这一状况，而在点格棋的计算机博弈领域，目前仅仅存在简单的镜像开局库策略的相关研究[3]。
为了解决这一问题，我们参考中国象棋和国际象棋的成熟的开局库技术[4-6]，设计开发点格棋博弈系统的开局库，在点格棋计算机博弈系统中应用开局库技术。
1 点格棋研究现状1.1 点格棋规则简介全国大学生计算机博弈大赛中规定了点格棋项目的比赛规则：（1）N×N的点格棋的棋盘是由N×N个等距的点阵构成的。
全国计算机博弈大赛规定采用6×6的点格棋盘。
2022年硕士初试自命题大纲892无人系统专业综合
题号：892《无人系统专业综合》考试大纲注：以下七部分内容只选择两部分进行答题一、数据结构（75分）考查目标：1、掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本方法。
2、掌握数据的逻辑结构、存储结构及基本操作的实现，能够对算法进行基本的时间复杂度与空间复杂度的分析。
3、能够运用数据结构基本原理和方法进行问题的分析与求解。
考试内容：1、数据结构、算法的概念，数据结构的逻辑结构和物理结构，算法的性能评价方法。
2、线性表的概念和基本运算，线性表的顺序存储和链式存储，线性表的基本运算在顺序存储和链式存储结构上的实现。
3、栈和队列的基本概念、基本操作和存储结构。
4、树、二叉树的基本概念，二叉树的遍历方法，二叉树的应用。
5、图的基本概念和存储结构，图的遍历，图的基本应用算法。
6、查找的基本概念、静态查找表和动态查找表、哈希表。
7、排序的基本概念、排序算法和性能分析。
参考书目：严蔚敏、吴伟民编著，《数据结构(C语言版)》，清华大学出版社，2009年。
二、计算机组成原理（75分）考查目标：1、理解计算机系统中各部件的内部工作原理、组成结构以及相互连接方式，建立计算机系统的整机概念。
2、理解计算机系统层次化结构概念，掌握各部件的组织结构和工作原理，熟悉硬件与软件之间的关系。
3、能够综合运用计算机组成的基本原理和基本方法，对有关计算机硬件系统中的理论和实际问题进行计算、分析，对一些基本部件进行简单设计。
考试内容：1、计算机的基本组成，冯.诺依曼计算机原理，计算机的工作过程，计算机软件和硬件的关系，计算机系统的主要技术指标，计算机系统的层次结构。
2、总线基本概念、分类、结构及其控制逻辑。
3、存储器的分类、基本工作原理，存储器与其他部件的连接，存储器系统的层次结构。
4、运算器和运算方法：数在计算机中的表示，定点运算和浮点运算，算术逻辑单元的工作原理。
5、控制器：指令系统原理，CPU的基本结构，控制单元的功能和原理，控制单元的两种设计方法。
采用遗传算法优化点点连格棋评估函数参数
采用遗传算法优化点点连格棋评估函数参数王允臣;毕方明【摘要】设计了一种带参数的评估函数,采用遗传算法对参数进行优化.加入启发式信息指导搜索的进行,使算法的收敛速度得到了提高.引入适应度矩阵,交叉变异率矩阵,对染色体中的每个参数进行分别考虑,进一步提高了收敛速度.引入陪练算法进行训练指导,提出一种梯度训练方案,节省了训练时间.实验结果表明评估函数参数优化后的点点连格棋的棋力得到了提高.%An evaluation function with parameters is designed, and the parameters are optimized by using genetic algorithm. The heuristic information is added to guide the searching and improves the convergence rate of the algorithm. Through introducing the fitness matrix, the crossover and mutation rate matrix, each parameter of the chromosome is considered, the convergence rate is further improved. Sparring algorithm is introduced to guide the training, using gradient training programs to save training time. Experimental result shows the skills in playing Dots-and-Boxes are improved after its evaluation function parameters are optimized.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)003【总页数】5页(P120-124)【关键词】遗传算法;评估函数;博弈【作者】王允臣;毕方明【作者单位】中国矿业大学计算机学院,江苏徐州 221116;中国矿业大学计算机学院,江苏徐州 221116【正文语种】中文【中图分类】TP3991 引言机器博弈是人工智能研究的重要分支，被喻为人工智能领域的果蝇。
蔡勋梁, 赵军 中国科学院自动化研究所模式识别
集边界上。由于信息检索采用的是统计词典，由4.1的语料库统计信息可以看出，大量统计词出 现频度很低，它们的存在使得整个语料库的分布非常不均衡，大大降低了统计分析和建模的可信 度，实验测试了在计算MLS集时，去除所有n≤3的低频词时性能的变化，图2是对应的性能曲线：
Description域，查询未作特殊初始化，所有查询词权重均设为1。下表是AQUAINT语料库的一些
统计信息：
AQUAINT 总词频
总词数
文档数
平均文档长 最高词频 n≤3的词数
(Stop-list) 39816894 287942
283659
140
15962
190633
4．2 实验结果
实验首先简单地选取边界点，线性插值平滑参数 λ 依次取0.1到0.9，当 λ > λmax 时，令
对于具有k个可能取值的随机变量X的n个观测样本组成的观测序列，其对数似然函数为：
∏ ∑ log [P(x)]n(x) = n ⋅ Pˆ(x) ⋅ log P(x)
(1)
x∈X
x∈X
= n ⋅{∑ Pˆ(x) ⋅ log Pˆ(x) − ∑ Pˆ(x) ⋅ log Pˆ(x)}
x∈X
x∈X
P(x)
= −n ⋅{H (Pˆ(x)) + D(Pˆ(x) || P(x))}
极大似然集估计极大似然集估计是一种针对小样本离散有限变量n样本个数k为变量空间的大小的概率质量函数p估计方法12它用相对大似然原则来替代极大似然原则给观测序列分配一个大于其它任意未见序列的概率质量这使得观测序列的概率估计由极大似然点扩展到了一个极大似然集在该集合中必定拥有各维度非零的概率同时还提供了融合先验的能力可以根据先验知识在m中选择最合理的概率分布
钱学森与控制论
钱学森与控制论郑应平同济大学自动化系钱学森在控制论方面作出了独创性、前瞻性的贡献，特别是他把控制论与系统科学、复杂性探索结合起来考察，给人们提供了理论和方法论的指导。
因此，回顾和研究钱学森在控制论方面的思想发展历程和学术贡献，具有重要的理论和实践意义。
1．控制论发表时的问题和钱学森工程控制论的发表20世纪30年代系统和控制思想空前活跃，贝塔朗菲的一般系统论，维纳的控制论，申农除了信息论以外，还发表了关于继电开关逻辑综合的理论，至今仍是计算机等离散状态系统控制综合的理论基础。
冯・诺意曼除了决策和博弈理论以外，还提出了现代计算机体系结构和自组织、自修复、自繁殖系统的初步想法，阿什贝的控制论则比较强调从生物医学的角度提出新的思想，例如体温的自行镇定(Homeostat)和适应环境(Ultrastable)的系统。
系统论、控制论、信息论就是那时开始形成的，它们今天仍然是信息科学技术发展的重要理论基础。
维纳把控制论界定为“在动物和机器中控制和通讯的科学”，他选用的术语Cybernetics既来自希腊文中“掌舵人”的概念，又与麦克斯韦1868年的论文中“调速器”一词有关。
但其内容主要涉及统计力学在通信、滤波和控制中的应用，反馈原理和稳定机制，控制论原理在生物医学和社会管理中的应用，等等。
这也不难从其各章标题看出：牛顿时间和柏格森时间；群和统计力学；时间序列，信息和通讯；反馈和振荡；计算机和神经系统；完形和普遍概念；控制论和精神病理学；信息，语言和社会。
此外，在第二版还加入了自繁殖机一章。
阿什贝的书也类似。
他们较多地谈论思想和方法论，而如何将它们用于解决工程实际问题已成为人们关注的焦点。
另一方面，控制工程的发展水平也比较低，大多限于单回路线性调节或伺服系统设计，不少还停留于经验公式和参照图表的阶段，“解析设计”的概念刚处于萌芽时期。
钱学森的“工程控制论”英文版(Engineering Cybernetics)则在1954年应运而生。
基于有限状态机的类人足球机器人决策系统设计
基金项目：国家高技术研究发展计划（８６３计划）（２０１５ＡＡ０４３２０８）； 北京信息科技大学 ２０１８年研究生科技创新项目（５１１１８２３２１２）；北京 信息科技大学 ２０１８年人才培养质量提高项目（５１１１８２３２０５） 收稿日期：２０１８年 １１月
图 １ 原有决策算法理论
由图 １可知，该结构是反应式与慎思式的混合 式［３］。在该结构下，机器人的根选项数目过少时需 要增加机器人决策的子选项和结构层数，但会降低 机器人的决策处理速度；根选项数目过多时又不利 于机器人的决策和模块管理，增加决策编写与调试 的困难。针对该问题，本文提出使用平行有限状态 机代替根选项及子选项的方法。
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｏｃｃｅｒｒｏｂｏｔ；ＲｏｂｏＣｕｐ；ｆｉｎｉｔｅｓｔａｔｅｍａｃｈｉｎｅ；ｄｅｃｉｓｉ人世界杯是国际上最具影响力的 两大机器人足球赛之一，目的是为了促进人工智能 和机器人学的研究。ＲｏｂｏＣｕｐ类人组对机器人的尺 寸比例、重心高度和传感器等都有严格的标准，要求 每个机器人都应具有独立的视觉系统和自主决策系 统，且仿真性逐渐接近真人足球比赛，决策系统设计 的合理性和高效性很大程度上影响了比赛的胜负［１］。 本文以高效性为原则，设计了基于有限状态机的新决 策系统替代原决策系统，并将其应用于机器人平台， 通过试验及比赛结果证明了其有效性和高效性。
人机博弈
4.1 博弈树
博弈树搜索基本情况是将每个局面当作博弈树 中的一个节点，然后将每个行动当作树的边，这样就 能形成一棵博弈树。
博弈树和其他树最大的区别就在于博弈树是一个 与或树，在树的奇数层上寻找的是节点的最大值，而 在树的偶数层则是寻找节点的最小值。一般的树则是 一直寻找最大(或者最小)值。
“与树”：子节点均可解时，父节点才有解。 “或树”：子节点有一个可解时，父节点就有解。
1.3 人机对弈程序，具备的五个部分
1) 某种在机器中表示棋局的方法，能够让程序知道 博弈的状态；
2) 产生合法走法的规则，以使博弈公正地进行，并 可判断人类对手是否乱走；
3) 从所有合法的走法中选择最佳的走法的技术；
4) 一种评估局面优劣的方法，用以同上面的技术配 合做出智能的选择；
5) 一个界面，有了它，这个程序才能用。
所以，一个好的局面表示应该关注局面的复杂程 度和局面的变化容易程度。
2.2 比特棋盘
在国际象棋的棋盘表示中，很多情况下会采用 8x8的数组来表示棋盘。但是有一种更精巧的结构， 比特棋盘，也获得了广泛使用。
该技术如果应用于64位主机，用一个64位数就 表示一种棋子的位置。这样一个国际象棋棋盘上的 全部信息就可用12个比特棋盘表示，也就是12个64 位数。使用比特棋盘可以极大程度地提高某些运算 的速度。
下两页列出“走法产生器”的部分代码示例
代码示例
代码示例(续)
为了去除函数调用的开销，如果将分别判断 的小函数去掉，而将所有判断写在一个长长的 Switch当中来代替。这在一定程度上可以提高 走法产生的速度。
3.2 逐个产生 或 全部产生
在进行走法产生的时候，往往伴随着“搜索” 的进行。
对于一个局面的所有直接后继，可以有两种 选择：一次产生一种走法然后搜索它；或者一次 产生其所有走法然后搜索它。
有限自动机的应用
有限自动机可以分为确定性有限自动 机和不确定性有限自动机，其中确定 性有限自动机又可以分为有限状态机 和下推自动机。
有限自动机的状态转换
状态转换函数
有限自动机的状态转换函数定义了当前状态和输入字符的组合所引发的状态转 移。
状态转换图
状态转换图是有限自动机的可视化表示，通过图形方式展示状态之间的转换关 系。
3
药物设计
有限自动机可以用于药物设计，如用于寻找与目 标分子结合的小分子抑制剂或激活剂。
有限自动机在物理学中的应用
量子计算模拟
有限自动机可以用于模拟量子计算的过程和结果，有助于理解量 子力学中的现象和计算复杂性。
物理系统ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ拟
有限自动机可以用于模拟物理系统的行为和演化，如流体动力学、 电磁学和热力学等领域的模拟。
词法分析
有限自动机可以用于识别和分割 文本中的单词、短语等语言单位， 为后续的句法分析和语义分析提 供基础。
词性标注
有限自动机可以用于标注文本中 每个单词的词性，例如名词、动 词、形容词等，有助于理解句子 的语法结构和语义。
分词
有限自动机可以用于将连续的自 然语言文本切分成独立的词语或 符号，是自然语言处理中的基础 任务之一。
有限自动机的应用
目录
CONTENTS
• 有限自动机的基本概念 • 有限自动机在计算机科学中的应用 • 有限自动机在通信领域的应用 • 有限自动机在人工智能领域的应用 • 有限自动机在其他领域的应用
01
CHAPTER
有限自动机的基本概念
定义与分类
定义
有限自动机是一种抽象计算模型，用 于描述字符串的识别和转换过程。
有限自动机在密码学中的应用
加密算法
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为状 态 转移 函 数, 分为两部分 :
*
i
: Q i ∀ ∃ ∋ Q i, 即
i
( q in , x i ( n + 1) ) = q in + 1 ( 其中 q in 为 M i 经历的第 n 个 状态 ) , 这里 ( 1)
i1 i
( q in , x i ( n+ 1) ) = q i n , 系统根据将当前输
2 基于有限自动机的机器博弈系统 建模
有限自动机是一种具有离散输入输出系统的 数学模型. 它具有任意有限数量的内部格局或状 态 , 以此来记忆过去输入的有关信息 , 根据当前的 输入可确定下一步的状态和行为 . 机器博弈系统 的棋盘状态是有穷可枚举的, 所以笔者采用有限 状态自动机对其进行建模 . 2 1 机器博弈系统中搜索算法的自动机实现 利用子自动机与监控器形成了一个闭环反馈 系统 (见图 1), 完成博弈树展开、 估值、 剪枝 , 也就 是机器博弈系统要素的 ( 2) - ( 4) 部分的模型构 建. 图中 M # 是一个受控的子自动机 , # 是M# 的 状态转移函数, xm 是 M # 的 第 m 个输入; 监控器 S 对M# 实施事件反馈监控, ! 是控制函数, s ( xm ) 是控制输入 . 这个闭环反馈系统用以完成规定深
i [ 1]
图 3 基于 M oo re 自动机的机器博弈系统
M i = (Q i , ∃ , i , ∀ i , q i 0 ),
( 3)
式中: Q i 为机器博弈过程中参与方 Pi 所 能到达 的有限非空状态集合 , 令棋盘状态集合 Q = {q 0, q 1, q 2, % , qn }, 则 Q i & Q. ∃ 为参与方 Pi 的 M oo re 机有限输入、 输出字 母表. M oo re 自动机中对于输出和输入有不同的 字母表 , 但是一个机器博弈系统 , 着法的表示应当 是统一的, 故在此合并输入、 输出字母表. 设 x i n 为参与方 Pi 的 第 n 个输入着 法, a in 为 参与方 Pi 的第 n 个输出着法 , 那么 x in , a in & ∃ .
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沈阳建筑大学学报 ( 自然科学版 )
第 25 卷
x 1x 2 %xn 中的 x 1 打印收益值 (收益值根据 x 1 的后 缀的变化而变化 ) . 并将第一个数对 ( x 1, f ( q # 1 ) ) 压入堆栈 , 根据 剪枝, 选择出最优 的数对. 当前的数对堆栈中置顶. 如前所述 x 是 M # 的 当前输入, f ( q ) 是对状态 q 的评估值, { a 1, a 2, a 3 % , a l } 是有限输入字母表 ∃ # 的 星闭包, 是子自动机所有可能的输入着法. 监控器自身也是一个自动机 , 在这里引入事 件反馈监控器, 其作用是使系统根据当前状态 , 生 成当前着法的控制律 , 判断出不可用着法 . 监控器的自动机 S 的实现是一个二元组: F= ( S , ! ), ( 2) 式中: S 是一个确 定性自动机 , 称为监控器 自动 机 ; ! 是监控器自动机 S 的状态集到控制模式集 的一个映射 . 监控器在模型中用于存放博弈的规 则和经验 . 博弈开始时, 先进行开局库搜索, 开局 库的提供直接应对的着法 ; 到了博弈的中局, 受控 子自动机 M # 通过依次读入长度为 n 的字符串, 达 到将博弈树展开 n 层的作用, 同时, 通过审局函数 对当前局面估值 , 采用 - 剪枝原理 , 挑选出最 优着法 , 并输出. 2 2 基于 M oo re 自动机的机器博弈系统建模 M oore 自动机和 M ea ly 自动机是两类带输出 的有限自动机 ( FA ), M oo re 自动机在处理字符串 时 , 每经过一个状态输出一个字符, 即输出字符和 状态一一对应 . M ea ly 自动机 的输出不仅与状 态有关 , 还与输入的字符有关, 需要考虑当前状态 是从哪一个状态演化而来 . 而机器博弈中 , 每一个 回合对弈双方都需要对当前的局势进行审度, 并 选择一个确定的行动作为对方决策的应对, 相当 于对于每个由于对方作行动而形成的新的当前棋 局 , 都需要输出一个着法, 故选择 M oo re 机作为 机器博弈建模的核心 . 对于机器博弈的双方, 每一 方均用一个 M oore 机来描述 , 两个 M oo re 机在博 弈中相互通信, 构成了二人机器博弈的博弈系统, 系统框图如图 3 所示 . 图中 M i ( i = 1 , 2) 表示参与方 Pi ( i = 1 , 2) 的 自动机 ; x i 为参与方 Pi 的输入着法, y i 为参与方 Pi 的输出着法;
1 机器博弈系统分析
机器博弈 ( C om puter G am e)主要是指计算机 完成的棋牌类游戏, 因其规则明确, 与现实世界纷 繁复杂的博弈事例相比单纯而不失典型性, 尤为 适合计算机实现 , 故有人工智能领域 果蝇 !的美 誉
[ 10]
.
棋类游戏, 像国际象棋、 中国象棋、 五子棋、 六 子棋等都是二人零和的完全信息动态博弈. 牌类 游戏, 像桥牌、 扑克牌等都是多人不完全信息动态
入的着法叠加到棋盘 , 得到状态转换的一个中间 * 状态 q in , 这个中间状态等于受控子自动机 M # 的 初始状态, 即 q in = q # 0.
*
( 2)
i2
( q in ) = q i ( n + 1) , 系统根据 ( 1) 产生的中
*
间状态 , 选择最优的下一状态. 这一部分由一个子 自动机完成 ( 图 1). ∀ \ i 为着 法生成函数 ( 输出函数 ) , ∀ i: q i ( n + 1) q in ∋ ∃ . ∀ i ( q i 0 ) = a 1, ∀ i ( q in , x i ( n + 1) ) = a i ( n+ 1) q i 0为博弈棋盘的初始状态, q i 0 & Q i . 假设 P1 为先行方, P2 为后行方 , 则
收稿日期 : 2009- 04- 10 基金项目 : 国家自然科学基金项目 ( 60774097) 作者简介 : 张雪峰 ( 1966 ), 男 , 副教授 , 博士 , 主要从事粗糙集、 智能控制方面的研究 .
第 25 卷
张雪峰等 : 基于有限自动机的 点点连格 ! 机器博弈系统的建模与分析
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图 2 子自动机 (M #) 的结构
M# 是 由一条只读带, 两条存储带和一个有穷 状态控制器构成 . 具体来说 , 它是一个九元组: M #= (Q # , ∃ # , # ,X# , q# 0,
0
,
0
, f ( q ) , F #), ( 1)
式中: Q # 是M# 的有限状态集合 ; ∃ # 是M# 的有限 输入字母表 , 图 2 中的 { a 1, a 2, a 3 % , a l }等于 ∃ # 的 星闭包; # 是 M# 的 状态转移 函数; q # 是自 动机 0 M i 生成的中间状态 ;
博弈. 笔者主要针对二人棋类游戏的机器博弈系 统进行建模分析 , 下文提及的机器博弈均指二人 棋类机器博弈系统. 1 1 机器博弈系统要素 一个机器博弈系统, 主要应包括以下几部分: ( 1) 棋盘表示, 即局面在存 储器中的存储方 法 , 程序可以通过它得知博弈的状态 . 一般可以用 一个矩阵来描述当前的棋盘状态. ( 2) 棋子表示 . ( 3) 博弈规则, 给出机器博 弈双方的行动顺 序、 走法限制、 时限、 信息披露的内容与方式等博 弈规则 , 使博弈双方的对弈背景是公平合理的 . 程 序还可以通过博弈规则来生成当前的所有可用着 法. ( 4) 搜索技术, 本着极大极小算法 ( M ini m ax A lgo rithm )的思想 , 在博弈树 (博弈过程的 与或 ! 树 ) 中选择最佳着法. ( 5) 审局函数 , 为当前局势进行综合估值, 配 合搜索算法 , 程序可以选择出最优着法. 审局函数 的好坏直接决定了博弈系统的性能 . 目前已经有 学者将遗传算法
基于有限自动机的 点点连格 !机器博弈 系统的建模与分析
张雪峰 , 连
( 1 东北大学系统科学研究所 , 辽宁 沈阳 110004;
1
莲 , 徐心和
1
2 , 3
2 东北大学 人工智能与机器人研究所 , 辽宁 沈阳 110004;
3 东北大学机器博弈工作室 , 辽宁 沈阳 110004)
摘
要 : 目的 为机器博弈系统建立利于学习和研究的理论化模型 . 方法 基于 点点连格 !机器
知识平台. 双方对战模式的机器博弈 , 都可归结为 一个二人零和有限博弈 . 笔者通过分析机器博 弈系统的特点, 阐述了机器博弈与博弈论的关系, 利用 M oo re 自动机作为模型的核心 , 为 点点连 格 !机器博弈系统建立了理论模型 . 并且利用 3 ∀ 3 点点连格 !的实例证明了模型的可行性 .
2 0 0 9年 0 7月 第 25卷 第 4 期
沈阳建筑大学学报 ( 自然科学版 ) Jo urnal o f Shenyang Jianzhu U n iv ersity ( N atura l Sc ience)
Jul. 20 0 9 V o l. 25, N o. 4
文章编号 : 1671- 2021( 2009) 04- 0796- 06
[ 11]
度的博弈树展开并最后选择最优着法的功能.
图 1 子自动机的结构
这里 M # 选用 图灵机 ( T urin g M ach in e) 的变 形即多栈 机 ( M ulti- stack M achine ), 如图 2 所 示.
, 粗糙 神经网络
[ 12 ]
应 用到估
值函数的研究中 , 并初见成效. ( 6) 对弈界面 . 笔者主要针对机器博弈系统的 ( 1) - ( 5) 部 分进行建模分析 .
0
,